RF-Detr ist ein vom Roboflow-Team entwickelter Open-Source-Modell mit fortgeschrittenem Echtzeit-Objekterkennungsmodell, das darauf abzielt, die Mängel in Geschwindigkeit und Genauigkeit vorhandener Modelle zu lösen. Wenn Sie nach einer schnelleren und genaueren Lösung suchen als die YOLO-Serie, ist RF-Detr zweifellos die ideale Wahl für Sie.
RF-Detr ist nicht nur verpflichtet, ein führender Anerkennung in Echtzeit zu werden, sondern wählt auch eine Open-Source-Methode aus, mit der Entwickler sie kostenlos verwenden und sie anpassen können, um ihre eigenen effizienten Erkennungstools zu erstellen.
Stellen Sie sich vor, Ihr intelligentes Überwachungssystem kann jedes Schlüsselobjekt im Video -Stream sofort wie einen erfahrenen Detektiv erfassen, und es ist unglaublich schnell. RF-Detr ist so ein effizienter "Detektiv". Es übertrifft nicht nur die früheren Echtzeitmodelle mit Geschwindigkeit, sondern erzählt auch einen qualitativen Sprung in der Genauigkeit.
Laut offiziellen Daten ist RF-Detr das erste Echtzeitmodell, das mehr als 60% durchschnittliche Präzisionsmittelwert (MAP) auf Coco-Datensätzen erreicht. Der Coco-Datensatz ist in der Computer-Vision-Branche als "Olympic" bekannt.
Noch wichtiger ist, dass RF-Detr die Geschwindigkeit nicht opfert und gleichzeitig eine hohe Genauigkeit gewährleistet. Es erreicht eine extrem geringe Latenz in der GPU, was die Echtzeitanerkennung wirklich möglich macht. Dies ist zweifellos ein riesiger Segen für Anwendungsszenarien, die eine schnelle Reaktion erfordern, z. B. autonomes Fahren, industrielle Qualitätsinspektion, intelligente Sicherheit usw. Sie können sich vorstellen, dass die Effizienzverbesserung unermesslich ist, wenn Ihr Roboter Zielobjekte mit Blitzgeschwindigkeit erkennt und erfasst.
Die YOLO-Serienmodelle auf CNN-basierten YOLO-Serien haben das Feld der Echtzeit-Objekterkennung dominiert. Mit der Entwicklung der Technologie verfolgt RF-Detr als Mitglied der DETR-Familie (Detektionstransformator) jedoch eine transformatorbasierte Architektur. Diese Architektur kann bessere globale Informationen modellieren und damit eine höhere Erkennungsgenauigkeit in komplexen Szenarien erzielen.
Im Gegensatz zum YOLO-Modell erfordert die DETR-Architektur keine Nicht-Maximum-Unterdrückung (NMS), um Begrenzungsboxen zu filtern, was die Gesamtbetriebseffizienz in gewissem Maße verbessert. Das Roboflow -Team führte das Konzept der "Gesamtverzögerung" in der Bewertung ein und verglichen die Leistung verschiedener Modelle. Die Ergebnisse zeigen, dass RF-Detr sowohl in Geschwindigkeit als auch in Genauigkeit hervorragend funktioniert und im CoCo-Datensatz im Vergleich zum YOLO-Modell streng pareto optimal ist.
Es ist erwähnenswert, dass RF-Detr die Vorteile von CNN nicht vollständig aufgibt. Tatsächlich verbinden viele fortgeschrittene DETR -Varianten geschickt die Vorteile von CNN und Transformator. RF-DETRT erzielt eine hervorragende Leistung und leistungsstarke Domain-Anpassungsfähigkeit, indem er LW-Detr mit einem vorgebildeten Dinov2-Backbone-Netzwerk kombiniert. Dies bedeutet, dass RF-Detr gut abschneiden kann, unabhängig davon, ob es sich um eine gemeinsame Objekterkennung oder speziellere Felder wie Luft- und Raumfahrtbilder, industrielle Umgebungen, natürliche Landschaften usw. handelt.
Am aufregendsten ist, dass RF-Detr nach der Apache 2.0-Lizenzvereinbarung Open Source entschieden hat. Dies bedeutet, dass Entwickler es frei haben können, sie auf kommerzielle Projekte zu verwenden, zu ändern und sogar anwenden zu müssen, ohne sich um Urheberrechtsprobleme Sorgen machen zu müssen. Das Roboflow-Team bietet nicht nur Modellcode, sondern auch nachdenklich Colab Notebook, in dem Sie bei der Feinabstimmung auf benutzerdefinierte Datensätze vermitteln. In Zukunft wird die Roboflow-Plattform auch bequemere Unterstützung für das RF-DETRT-Modell und die Bereitstellungsunterstützung bieten.
Gegenwärtig hat das Roboflow-Team zwei Modellgrößen auf den Markt gebracht: RF-DETRT-Base (29 Millionen Parameter) und RF-DETRT-Large (128 Millionen Parameter), um die Anwendungsszenarien unterschiedlicher Computerleistunganforderungen zu erfüllen. Darüber hinaus unterstützt RF-DETRT das mehrfachauflösende Training, was bedeutet, dass Sie die Auflösung Ihres Modells zur Laufzeit flexibel anpassen können und das beste Gleichgewicht zwischen Präzision und Latenz finden können.
Projekt: https://top.aibase.com/tool/rf-detr